Ответ на данный вопрос позволяет понять, какие типы нейронных сетей являются наиболее популярными и эффективными в глубоком обучении, а также какие задачи они могут решать. Это позволяет лучше понять область применения глубокого обучения и выбрать наиболее подходящую архитектуру для конкретной задачи. Кроме того, ответ на данный вопрос может помочь в изучении теоретических основ глубокого обучения и понимании принципов работы различных типов нейронных сетей.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN)
2. Рекуррентные нейронные сети (Recurrent Neural Networks, RNN)
3. Рекуррентные сверточные нейронные сети (Recurrent Convolutional Neural Networks, RCNN)
4. Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks, GAN)
5. Автоэнкодеры (Autoencoders)
6. Сети с памятью долгосрочной и краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM и Gated Recurrent Unit, GRU)
7. Сети преобразования трансформеров (Transformer)
8. Сети сопоставления изображений (Siamese Networks)
9. Сети с архитектурой внимания (Attention Networks)
10. Сети с графовой структурой (Graph Neural Networks, GNN)
11. Сети с архитектурой резидуальных блоков (Residual Networks, ResNet)
12. Сети с архитектурой глубокого усиления (Deep Reinforcement Learning, DRL)
13. Сети с архитектурой глубокого усиления с подкреплением (Deep Reinforcement Learning with Policy Gradients, DRL-PG)
14. Сети с архитектурой глубокого усиления с Q-обучением (Deep Reinforcement Learning with Q-Learning, DRL-Q)
15. Сети с архитектурой глубокого усиления с актор-критиком (Deep Reinforcement Learning with Actor-Critic, DRL-AC).